2026 年天水家具封边胶厂家，AI 产业正在进入新轮强度力周期。

随着 Agentic AI、代码助手、智能办公等应用加速落地，AI 正在从 Demo 走向真实任务，Token 也随之成为 AI 时代核心的资源消耗单位。

因此，力能否支撑频、复杂的 AI 应用，正在成为产业下阶段能否继续向前的关键问题。在太初元碁席产品官、总裁洪源看来：

在 Token 经济加速到来的背景下，AI 力需要好地向上兼容框架、模型与应用，为大模型训练、理和行业落地提供稳定、、易用的基础支撑。

伴随大模型能力跃迁和 AI 应用快速增加，Token 调用需求正在持续释放，国产力也迎来了新的发展机遇。

这意味着，未来力将不再只是模型训练背后的基础资源，而会贯穿从模型研发、应用部署到行业场景落地的全链路，成为 Token 智能时代关键的新型基础设施。

在本次量子位 AIGC2026 上，洪源围绕国产力、Token 应用、Agentic AI 计率等关键词，分享了自己对国产 AI 力建设的看法。

为了完整体现洪源的思考，在不改变原意的基础上，量子位对演讲内容进行了编辑整理，希望能给你带来多启发。

AIGC2026 是由量子位主办的行业峰会，近 20 位产业代表与会讨论。线下参会观众千人，线上直播观众近 400 万，获得了主流媒体的广泛关注与报道。

核心观点梳理

随着 Agentic AI、行业大模型和智能应用进入真实业务场景，AI 计正在从「生成内容」走向「生成任务」，对力系统的稳定、率和协同能力提出要求，未来需要解决的是多种计单元之间相互配、协同调度，以及降低等待和通信成本的问题。

国产 AI 力迎来新的发展机会，但真正的突破点不只在单点能，在大规模集群服务能力、计率和生态易用。

大模型训练与理正在走向万卡乃至大规模集群，力厂商需要从硬件、互联、软件、调度、运维等全链条提升系统能力。

Agent 任务执行过程中，CPU 调度、GPU 计、通信和数据处理等环节需要协同，异构计能力将成为未来 AI 力基础设施的重要向。

未来 AI 力将像 Token 经济中的「制氧机」，持续支撑模型、应用和行业场景运行。

以下为洪源演讲全文：

Token 经济加速到来，国产 AI 力迎来新机遇

从 2022 年底 ChatGPT 发布以来，整个大模型行业的迭代速度明显加快，尤其今年以来，主流大模型的新频次进步提升。

对于力厂商来说，这意味着我们需要持续围绕主流大模型做适配和优化。

从模型数量、训练数据规模、所需力规模，到模型本身的参数规模，都可以看到非常明显的增长趋势。

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在这背景下，今年行业也越来越频繁地谈到 Token 经济天水家具封边胶厂家，随着大语言模型调用量快速增长，Token 正在成为 AI 时代非常核心的消耗单位，尤其是国产模型相关调用量，也在持续提升。

从 OpenRouter 相关数据预测来看，从 2025 年到 2026 年，再到 2030 年，整体 Token 调用量预测会出现大幅增长。

增幅将达到 212 倍，可以预见，未来论是 C 端应用，还是 B 端行业应用，都会带来大规模的 Token 消耗。

伴随 Token 调用快速增加，AI 应用市场也在快速增长，越来越多应用正在走向真实场景，办公、代码、医疗、教育、能源、电力等行业都在加速引入 AI 能力。

这也意味着，底层力基础设施须支撑频、复杂、大规模的 AI 调用需求。

在这个过程中，力率提升会进步释放需求，生产率提之后，应用场景会变多，调用频次会变，终带来的反而是力需求的持续增加。

从 IDC 以及国内些调研机构的数据来看，到 2030 年，全球力规模预计会以每年 60 的速度增长，其中 90 以上将是智能力。

对于国产 AI 力而言，这是轮非常重要的发展机会，大模型能力不断增强，Token 需求快速释放，行业应用加速落地，都在动国产力走向广阔的产业场景。

大模型进入任务时代，AI 力需要解决三大关键问题

当然，在新的机会面前，国产 AI 力也需要解决些关键问题，整体来看，我认为主要有三个面。

个问题，是大规模集群的服务能力。

现在大模型训练和理对集群规模的要求越来越，万能胶厂家动辄就是万卡，甚至大规模的集群，在这样的大规模系统中，如何保证训练率、系统稳定、成本控制和可靠，是力企业须解决的问题。

二个问题，是计率。

在 Agent 任务执行过程中，用户输入个任务后，系统需要进行任务规划、工具调用、多轮执行和结果反馈。在这个过程中，GPU 真正用于计的时间可能只占整体的 10 左右，大量时间会消耗在 CPU 调度、通信、数据处理等环节。

CPU 多承担串行计和调度任务，GPU 擅长并行计，未来 AI 力系统需要好地发挥 CPU 和 GPU 等不同计单元的协同率，让整个任务执行链路加。

三个问题，是生态问题。

对于国产力企业来说，芯片设计本身只是步，真正决定用户能不能用起来、开发者愿不愿意用、模型和应用能不能快速迁移的，是背后的软件生态。

国产力要服务好 Token 经济，就须为开发者和行业客户提供好用、易用的生态能力，论是底层开发者，还是上层模型厂商、应用厂商，都需要顺畅地完成模型迁移、训练、微调和理部署。

AI 力的发展已经不能单堆能、堆力。尤其在 Agentic AI 快速发展的背景下，AI 计正在从生成内容走向生成任务，这对力系统提出了新的要求，未来 AI 力需要解决异构协同、可用和生态适配等系统问题。

当 AI 计从「生成内容」走向「生成任务」，异构协同会变得越来越重要，未来需要解决的是多种计单元之间相互配、协同调度，以及降低等待和通信成本的问题。

从积累到生态适配，造 AI 产业「制氧机」

针对这些问题，太初元碁也在持续进行探索和实践。

先，在大规模集群面，我们有能计域长期的技术积累，特别是面对大规模并行计任务，往往涉及 10 万核甚至数十万核别的协同计，这些经验为我们今天做 AI 力集群提供了重要基础。

其次，在异构计面，我们从芯片设计层面做了相关布局。

我们在核心芯片设计中包含不同计模块，比如面向通用计的模块、数据处理核心，以及面向并行计的模块。这些不同计单元通过片上网络进行连接，从而提升 CPU、GPU 等不同计单元之间的协同率。

这类架构设计，主要是为了适应未来 AI 任务越来越复杂的趋势，让 AI 应用不再只是单模型理，而会涉及任务拆解、工具调用、数据处理、多轮交互和结果反馈。面对这种任务链路，底层力系统须具备强的协同能力。

此外，在生态面，我们也认为这是非常重要的环。

从底层能力来看，我们提供了自研编程框架和编程语言支持，同时也参考成熟开发生态，为开发者提供容易上手的开发式。对于熟悉 Python 的开发者，也可以依托相关工具能力进行开发。

再往上，我们也在探索基于自然语言交互的自动生成子能力，帮助用户降低开发门槛，围绕训练、微调和理等不同环节，我们希望提供完整的体化案。

同时，太初元碁还提供了系列工具组件，帮助用户在不同框架之间完成模型键迁移。

从框架到模型，我们也适配了多种三框架库和模型库，帮助模型厂商、应用厂商和行业客户顺畅地使用国产力。

Token 经济到来之后，力相对于整个 AI 产业，就像氧气对于人类样重要，我们正在建设的新型基础设施，就像持续供氧的系统。

太初元碁直在做，也会持续做的件事，就是希望和产业伙伴起，发挥各自优势，协同上下游资源，为整个 AI 产业提供稳定、、自主可控的新型力基础设施。

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